一种面向神经网络模型计算的图执行流水并行方法和装置
实质审查的生效
摘要

本发明提出了一种面向神经网络模型计算的图执行流水并行方法和装置,提供了一种深度学习训练系统中面向神经网络模型计算的图执行流水并行方法和装置。包括面向神经网络模型计算过程中的图执行流程和各功能模块协同工作的过程。所述面向神经网络模型计算的图执行流水并行方法是根据深度学习框架编译生成的物理计算图创建本机上的图执行体,通过设计为每个图执行体分配多个空闲内存块的方案,实现了整张计算图以流水并行的方式同时参与到不同批次数据的深度学习训练任务中,充分提高了内存的使用率和数据的并行速率。

基本信息
专利标题 :
一种面向神经网络模型计算的图执行流水并行方法和装置
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114548383A
申请号 :
CN202210447287.7
公开(公告)日 :
2022-05-27
申请日 :
2022-04-27
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
王宏升谭博文鲍虎军陈光
申请人 :
之江实验室
申请人地址 :
浙江省杭州市余杭区之江实验室南湖总部
代理机构 :
北京志霖恒远知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 :
奚丽萍
优先权 :
CN202210447287.7
主分类号 :
G06N3/04
IPC分类号 :
G06N3/04  G06N3/08  G06F12/02  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/04
体系结构,例如,互连拓扑
法律状态
2022-06-14 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/04
申请日 : 20220427
2022-05-27 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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